Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권5호
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pp.615-627
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2022
Principal Fitted Component (PFC) is a semi-parametric sufficient dimension reduction (SDR) method, which is originally proposed in Cook (2007). According to Cook (2007), the PFC has a connection with other usual non-parametric SDR methods. The connection is limited to sliced inverse regression (Li, 1991) and ordinary least squares. Since there is no direct comparison between the two approaches in various forward regressions up to date, a practical guidance between the two approaches is necessary for usual statistical practitioners. To fill this practical necessity, in this paper, we newly derive a connection of the PFC to covariance methods (Yin and Cook, 2002), which is one of the most popular SDR methods. Also, intensive numerical studies have done closely to examine and compare the estimation performances of the semi- and non-parametric SDR methods for various forward regressions. The founding from the numerical studies are confirmed in a real data example.
In this paper, we define a parametric variant of generalized Euler sums and construct contour integration to give some explicit evaluations of these parametric Euler sums. In particular, we establish several explicit formulas of (Hurwitz) zeta functions, linear and quadratic parametric Euler sums. Furthermore, we also give an explicit evaluation of alternating double zeta values ${\zeta}({\bar{2j}};\,2m+1)$ in terms of a combination of alternating Riemann zeta values by using the parametric Euler sums.
지난 회까지 3회에 걸쳐서 parametric tool의 정의, 간략한 역사, 그리고 기본적인 구성에 대하여 알아 보았습니다. 이번회부터는 약속드렸듯이 parametric tool이 실제 건축 프로세스에 어떻게 적용이 되는지 각 회별로 사례를 통해 이야기해보도록 하겠습니다.
Parametric design systems serve as powerful assistive tools in the design process by providing a flexible approach for the generation of a vast number of design alternatives. However, contemporary parametric design systems focus primarily on low-level engineering and structural forms, without an explicit means to also take into account high-level, cognitively motivated people-centred design goals. We present a precedent-based parametric design method that integrates people-centred design "precedents" rooted in empirical evidence directly within state of the art parametric design systems. As a use-case, we illustrate the general method in the context of an empirical study focusing on the multi-modal analysis of wayfinding behaviour in two large-scale healthcare environments. With this use-case, we demonstrate the manner in which: (1). a range of empirically established design precedents -e.g., pertaining to visibility and navigation- may be articulated as design constraints to be embedded directly within state of the art parametric design tools (e.g., Grasshopper); and (2). embedded design precedents lead to the (parametric) generation of a number of morphologies that satisfy people-centred design criteria (in this case, pertaining to wayfinding). Our research presents an exemplar for the integration of cognitively motivated design goals with parametric design-space exploration methods. We posit that this opens-up a range of technological challenges for the engineering and development of next-generation computer aided architecture design systems.
인터넷상에서의 진짜 및 가짜 정보의 범람이 수많은 텍스트 분석에 대한 연구를 이끌었다. 문헌 표기 없이 타인의 저작물을 무단 복제 및 관련 없는 연구결과 조작 등이 한동안 세간의 주목을 이끌었다. 연구 분야에서 표절과 이의 대항 및 감소를 위해 다양한 도구들이 개발되었다. Pearson Spearman 본 연구에서는 코사인 유사성과 및 상관관계를 이용하는 파라미터 및 비 파라미터 방법을 이용하여 문장 유사성을 측정한다. Pearson 코사인 유사성과 상관관계는 가장 높은 유사성 계수를 얻었으나 Spearman 상관관계는 낮은 유사성 계수를 보여주었다. 본 논문에서는 정상성 가정과 편향성에 의존하는 파라미터 방법들에 반하도록 비정상성 가정으로 인한 문장 유사도를 측정하는 데 있어 비 파라미터 방법들을 사용하는 것을 제안한다.
Pain is subjective, while statistics related to pain research are objective. This review was written to help researchers involved in pain research make statistical decisions. The main issues are related with the level of scales that are often used in pain research, the choice of statistical methods between parametric or nonparametric statistics, and problems which arise from repeated measurements. In the field of pain research, parametric statistics used to be applied in an erroneous way. This is closely related with the scales of data and repeated measurements. The level of scales includes nominal, ordinal, interval, and ratio scales. The level of scales affects the choice of statistics between parametric or non-parametric methods. In the field of pain research, the most frequently used pain assessment scale is the ordinal scale, which would include the visual analogue scale (VAS). There used to be another view, however, which considered the VAS to be an interval or ratio scale, so that the usage of parametric statistics would be accepted practically in some cases. Repeated measurements of the same subjects always complicates statistics. It means that measurements inevitably have correlations between each other, and would preclude the application of one-way ANOVA in which independence between the measurements is necessary. Repeated measures of ANOVA (RMANOVA), however, would permit the comparison between the correlated measurements as long as the condition of sphericity assumption is satisfied. Conclusively, parametric statistical methods should be used only when the assumptions of parametric statistics, such as normality and sphericity, are established.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제3권1호
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pp.109-116
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2005
The design of reconfiguring a class of second-order dynamic systems via proportional plus derivative (P-D) feedback is considered. The aim is to resynthesize a P-D feedback controller such that the eigenvalues of the reconfigured closed-loop system can completely recover those of the original close-loop system, and make the corresponding eigenvectors of the former as close to those of the latter as possible. Based on a parametric result of P-D feedback eigenstructure assignment in second-order dynamic systems, parametric expressions for all the P-D feedback gains and all the closed-loop eigenvector matrices are established and a parametric algorithm for this reconfiguration design is proposed. The parametric algorithm offers all the degrees of design freedom, which can be further utilized to satisfy some additional performances in control system designs. This algorithm involves manipulations only on the original second-order system matrices, thus it is simple and convenient to use. An illustrative example and the simulation results show the simplicity and effect of the proposed parametric method.
The purpose of this study is to explore a three-dimensional (3D) simulation of skirt shape concepts by manipulating circumferences and lengths via parametric design in the fashion design concept stage. This study also intends to propose a modeling method that can judge and transform the shape through immediate parameter adjustment. We looked at cases that utilized parametric design in other fields of fashion design, reviewed and analyzed the variables used in each study, and constructed parameters suitable to implement skirt fashion design. The traditional design elements required for skirt design, namely waist and hip circumferences, were set as variables in this study. The parametric design was developed to generate ideas of two skirt silhouettes (tight and flared) and three lengths (mini, knee-length, and maxi). To apply the skirt design implemented through variables to the actual 3D human shape, the shape data of women in their 20s and 30s were randomly selected from the 5th human data of Size Korea. Skirt design silhouette modeling was performed by adjusting the variable values according to body type. Parametric design has the potential to help develop design ideas in the field of fashion design, considering the method and characteristics of parameters of the variety of variables and rapid modification. Furthermore, if systematic research on variables and options among fashion design elements is conducted, the possibility of converging them into customization or co-design fashion design processes could be confirmed.
To calculate the vibrations of a tout cable subjected to axial support excitations, a nonlinear relationship of cable force and the support displacement under static situations are employed to depict the quasi-static vibration of the cable. The dynamic components of quasi-static vibration are inputted as "direct loads" to cause the parametric vibrations on the cable. Both the governing equations of motion and deformation compatibility for parametric vibrations are then derived, which indicates the high coupling of cable parametric force and deformation. Numerical solutions, based on the finite difference method, are put forward for the parametric vibrations, which is validated by the finite element method under periodic axial support excitations. For the quasi-static response, the shorter cables are more sensitive to support excitations than longer ones at small cable force. The quasi-static cable force makes the greatest contribution to the total cable force, but the parametric cable force is responsible for the occurrence of cable loosening at large excitation amplitudes. Moreover, this study also revealed that the traditional approach, assuming a linear relationship between quasi-static cable force and axial support displacement, would result in some great error of the cable parametric responses.
In this paper, vehicle tracking is implemented using parametric active contour. Extract objects from the background area is the essential step in vehicle tracking. We focus our algorithm on the situations such that the camera is fixed. However, if a simple and ordinary algorithm is adapted to achieve real-time processing, it produces much noise and the vehicle tracking results is poor. For this reason, in this paper, we propose a parametric active contour model algorithm to achieve better vehicle tracking. Experimental results show that the performance of the proposed algorithm is satisfactory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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